토큰화는 텍스트를 작은 단위로 나누는 과정을 말합니다. 이 작은 단위를 토큰(Token)이라고 하며, 문장을 단어로 나누는 경우가 일반적입니다.

형태소 분석은 토큰화된 단어들을 의미 단위로 분류하는 과정을 말합니다. 한국어에서는 단어가 조사, 어미, 접두사, 접미사 등으로 구성될 수 있는데, 이러한 형태소를 식별하여 단어의 정확한 의미를 추출합니다.

토큰화(Tokenization)

토큰화는 자연어 처리에 있어 가장 기본이 되는 단계입니다. 텍스트를 작은 단위로 쪼개어 처리하는 것은 많은 자연어 처리 작업의 첫 단계로 사용됩니다.

단어 토큰화

단어 토큰화는 텍스트를 단어 단위로 나누는 작업입니다. 간단한 예시를 통해 이해해봅시다.

from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "Natural language processing is a subfield of artificial intelligence that deals with the interaction between computers and humans."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

출력 결과:

['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'a', 'subfield', 'of', 'artificial', 'intelligence', 'that', 'deals', 'with', 'the', 'interaction', 'between', 'computers', 'and', 'humans', '.']

이렇게 텍스트가 단어로 토큰화되었습니다.

문장 토큰화

문장 토큰화는 텍스트를 문장 단위로 나누는 작업입니다. 예를 들어, 주어진 텍스트가 “Hello, how are you? I’m fine, thank you.” 라면 이를 문장 단위로 나누는 작업입니다.

from nltk.tokenize import sent_tokenize

text = "Hello, how are you? I'm fine, thank you."
sentences = sent_tokenize(text)
print(sentences)

출력 결과:

['Hello, how are you?', "I'm fine, thank you."]

위의 코드를 실행하면, 입력된 텍스트가 문장 단위로 토큰화되었음을 확인할 수 있습니다.

형태소 분석(Morphological Analysis)

형태소 분석은 토큰화된 단어들을 의미 단위로 분류하는 과정입니다. 한국어에서는 단어가 조사, 어미, 접두사, 접미사 등으로 구성될 수 있습니다.

KoNLPy 라이브러리를 사용한 형태소 분석

KoNLPy는 한국어 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리입니다. 여러 가지 형태소 분석기를 제공하며, 가장 널리 사용되는 형태소 분석기 중 하나입니다.

from konlpy.tag import Okt

text = "코딩을 배우는 것은 재밌고 도전적인 일이다."
tokenizer = Okt()
tokens = tokenizer.morphs(text)
print(tokens)

출력 결과:

['코딩', '을', '배우는', '것', '은', '재밌고', '도전', '적', '인', '일', '이다', '.']

위의 코드를 실행하면, 입력된 텍스트가 형태소 단위로 분석되었음을 확인할 수 있습니다.

마무리

토큰화와 형태소 분석은 텍스트 데이터를 전처리하는 데 중요한 과정입니다. 이러한 과정을 통해 텍스트 데이터를 더 쉽게 분석하고 처리할 수 있으며, 자연어 처리나 텍스트 마이닝과 같은 작업에 활용됩니다. Python에서는 다양한 라이브러리를 사용하여 토큰화와 형태소 분석을 수행할 수 있습니다.